引言：为什么选择本地部署大模型？
在数据隐私日益重要的今天，云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。而通过**Ollama（模型管理框架）和OpenWebUI（可视化交互工具）**的组合，开发者可以轻松实现大模型（如DeepSeek-R1）的本地部署，兼顾性能与安全。本文将以DeepSeek-R1为例，详解从环境配置到实战应用的全流程。
一、工具与模型简介
1. Ollama：轻量级模型管理引擎
核心功能：一键下载、运行和管理开源大模型，支持模型版本切换和量化压缩。
优势：跨平台（Windows/macOS/Linux）、无GPU依赖（CPU模式可用）、命令行友好。
2. OpenWebUI：类ChatGPT的交互界面
核心功能：提供Web端对话界面，支持多模型切换、对话历史管理、Markdown渲染。
优势：开源免费、支持Docker容器化部署、可扩展插件系统。
3. DeepSeek-R1：国产多模态大模型
特性：擅长代码生成、逻辑推理、中英文翻译，提供7B/32B/72B参数版本。
适用场景：企业知识库问答、自动化脚本编写、数据分析报告生成。
二、部署环境准备
操作系统：Windows 10+/macOS 12+/Ubuntu 20.04+
硬件配置：
7B/8B 模型：至少8GB内存 + 4GB显存（NVIDIA GTX 1060+）
32B模型：推荐24GB显存（如RTX 4090）
671B满血模型：尽可能多的A100！！！
网络要求：需访问GitHub/Docker Hub（建议配置代理或镜像加速）
三、详细部署流程
Step 1：安装Ollama
下载安装包：
Linux：支持命令一键安装
# Linux一键安装 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
windows：官网下载安装
验证安装：
ollama --version # 输出版本号（如0.1.25）
配置环境变量：
模型存储：OLLAMA_MODELS 设置大模型存储地址（如：F:\ai-model）
主机参数：OLLAMA_HOST 建议设置为：0.0.0.0，方便域内访问
ps: 更多环境变量参数可直接访问GitHub开源地址查询
